基于聚类的流量识别系统：算法比较与90%以上识别率

本文主要探讨了在流量识别系统中，针对基于端口识别方法的准确性较低和基于有效负载方法的开销较大的问题，提出了一种新的识别策略，即利用聚类算法。文章首先指出，传统的流量识别方式往往依赖于端口号或数据包负载，这些方法在处理复杂的应用流量时表现不足。作者认识到，每个应用连接在网络时所携带的流量特征具有独特性，这为流量识别提供了新的可能。 作者引用了多种常见的聚类算法，如K-means、DBSCAN、层次聚类等，这些算法在数据挖掘和模式识别中有广泛应用。他们提出的识别方法分为两个阶段：离线学习阶段和在线识别阶段。在离线学习阶段，通过收集和分析大量的网络流量数据，提取出各类应用的特征模式，这些特征可以反映流量的特定属性，如数据包大小、频率、持续时间等。这个阶段旨在构建一个流量特征模型库。 在线识别阶段，新的流量数据会被实时分析并与已学习到的特征进行比对，通过聚类算法将新流量归类到已知的应用类别中。这种方法的优势在于它能够动态适应网络环境中流量的变化，并且能有效地识别出P2P（点对点）等复杂应用的流量，实验结果显示，这种方法在流量识别上的表现相当出色，特别是在P2P流量的识别上，能达到90%以上的高精度。 本文的研究对于提升网络流量管理的效率和准确性具有重要意义，它不仅克服了传统方法的局限，还展示了如何通过聚类算法挖掘流量特征进行智能识别，为未来的网络流量监控和分析提供了新的思路和技术支持。关键词方面，文章强调了聚类算法、流量识别以及学习在这一过程中的关键作用。此外，这篇论文被归类为工程技术领域的研究，并获得了丁P301的专业分类，表明其对实际工程问题有深入的理论基础和实践经验支持。总体来说，该工作在提高流量识别的准确性和效率方面迈出了重要的一步。